导读：在人类社会中，语言扮演着重要的角色，语言是人类区别于其他动物的根本标志，没有语言，人类的思维无从谈起，沟通交流更是无源之水。
我们知道在做SEO过程中，写内容是一个非常重要的事情，同时做页面标题优化也是重中之重，这就要求我们利用最简短的文字去覆盖更多的相关关键词，为此，在SEO进阶的道路上，特别是对于百度而言，我们认为你可能有必要去研究一下百度分词算法的相关策略，因此，我们推荐下面这篇相对早期的文章，供大家拓展思维：
分词技术就是搜索引擎针对用户提交查询的关键词串进行的查询处理后根据用户的关键词串用各种匹配方法进行的一种技术。当然，我们在进行数据挖掘、精准推荐和自然语言处理工作中也会经常用到中文分词技术。
基于词典的方法、基于统计的方法、基于规则的方法、（传说中还有基于理解的-神经网络-专家系统）
导读 本文首先简单介绍了自然语言处理和科研过程中重要的四部曲——调研、思考、编程和写作，然后对中文分词问题进行了说明，介绍了中文分词存在的难点如消歧、颗粒度问题、分词标准等。接着，本文总结了调研文献中的分词方法，包括基于词典的最大匹配法以及其相应的改进方法、基于字标注的分词方法等，同时也介绍了当前中文分词的研究进展和方向，如统计与词典相结合、基于深度学习的分词方法等。而后，本文具体介绍了如何基于词典的双向最大匹配法以及基于字标注的平均感知机进行分词的实验，对实验结果进行了分析并给出了几种改进模型的思路。最后
在前文当中，我们介绍了搜索引擎的大致原理。有错过或者不熟悉的同学，可以点击下方的链接回顾一下前文的内容。
实体：“能够独立存在的，作为一切属性的基础和万物本原的东西”。实体是属性赖以存在的基础，必须是自在的，也就是独立的、不依附于其他东西而存在的。
只要你学过数据结构与算法分析，相信你对KMP算法应该都不陌生吧？如果你没听过，不要紧，今天我们就来聊一聊这个算法。建议最好拿一张草稿纸，然后边看边理解，这样更有助于你对它的理解，更能理解它背后的精髓所在，相信你在理解完该算法之后，一定会大喊一声：妙啊！
在图论中，一个「匹配」（matching）是一个边的集合，其中任意两条边都没有公共顶点。
基于词典的双向匹配算法的中文分词算法的实现。 例子：[我们经常有意见分歧] 词典：[我们,经常,有,有意见,意见,分歧]
匹配：在图论中，一个「匹配」（matching）是一个边的集合，其中任意两条边都没有公共顶点。
自然语言处理是使用计算机科学与人工智能技术分析和理解人类语言的一门学科。在人工智能的诸多范畴中，自然语言的理解以其复杂性、多义性成为难度最大也是最有价值的领域之一。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 摘自：lanceyan.com 谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，难以下手、非常头大！ 我们可以跳过数学公式，先看看我们了解数据挖掘的目的：发现数据中价值。这个才是关键
二分图：又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i∈A, j∈B)，则称图G为一个二分图。
在软件开发领域，任务指派和数据关联是一种常见业务需求，比如买卖订单的匹配，共享出行的人车匹配，及自动驾驶领域中目标追踪。
如图所示，其中的三条边即该图的一个匹配。所以，匹配的两个重点：1. 匹配是边的集合；2. 在该集合中，任意两条边不能有共同的顶点。 那么，我们自然而然就会有一个想法，一个图会有多少匹配？有没有最大的匹配（即边最多的匹配呢）？
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要上网
谷歌4亿英镑收购人工智能公司DeepMind，百度目前正推进“百度大脑”项目，腾讯、阿里等各大巨头也在积极布局深度学习。随着社会化数据大量产生，硬件速度上升、成本降低，大数据技术的落地实现，让冷冰冰的数据具有智慧逐渐成为新的热点。要从数据中发现有用的信息就要用到数据挖掘技术，不过买来的数据挖掘书籍一打开全是大量的数学公式，而课本知识早已还给老师了，着实难以下手、非常头大！ 我们不妨先跳过数学公式，看看我们了解数据挖掘的目的——发现数据中价值。这个才是关键，如何发现数据中的价值。那什么是数据呢？比如大家要
导读：本文将讲解中文自然语言处理的第一项核心技术——中文分词技术，它是中文自然语言处理非常关键和核心的部分。
匈牙利算法用于求解无权二分图（unweighted bipartite graph）的最大匹配（maximum matching）问题
二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)G=(V,E)是一个无向图。如顶点集VV 可分割为两个互不相交的子集，并且图中每 条边依附的两个顶点都分属两个不同的子集。则称图GG 为二分图。我们将上边顶点集合称 为XX 集合，下边顶点结合称为YY 集合，如下图，就是一个二分图。
中文分词技术是中文自然语言处理技术的基础，与以英语为代表的拉丁语系语言相比，中文由于基本文法和书写习惯上的特殊性，在中文信息处理中第一步要做的就是分词。具体来说，分词就是将连续的字序列按照一定的规范重新组合成词序列的过程。中文分词(Chinese Word Segmentation) 指的就是将一个汉字序列切分成一个一个有意义的词序列。
匈牙利算法在文档管理软件中的应用非常广泛。匈牙利算法可以用来解决二分图最大匹配问题，而在文档管理软件中，可以将计算机和网络设备之间的连接关系视为一个二分图，计算机和网络设备分别作为二分图的两个部分。
生活或工作中，我们常常碰到分配问题。比如公司有n个任务，由n个工人来做，每个工人不同程度地擅长一个或几个任务。如果你是管理层，如何布置任务最大程度地发挥大家所长使公司效率更高？又如，某相亲舞会，有n个俊男和n个靓女参加，每个靓女对不同气质和形象的俊男有不同好感度。如果你是主持人，如何分配跳舞伴侣使总体好感度最高？再如，奥运赛场上，乒乓球团体赛要求双方各出n名运动员一一角逐，取胜多的一方最终获胜。作为教练，你了解自己队员的实力以及战胜对方队员的把握，在已知对方出场顺序情况下，如何给出一个队员出场顺序使得最终获胜把握最大？
本篇博客主要讲解什么是二分图，怎样判断二分图，匈牙利算法和HK(Hopcroft-Karp)算法，以及二分图多重匹配。
二分图也叫二部图，设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G为一个二分图。如下图所有的顶点可以分成A，B两个集合，而A集合与B集合中的点与自己的阵营的点是没有连线的（A集合的点只与B集合的点有边相连），则称这个为一个二分图.(离散数学中的内容)
输入数据的第一行是三个整数K , M , N，分别表示可能的组合数目，女生的人数，男生的人数。0<K<=1000 1<=N 和M<=500.接下来的K行，每行有两个数，分别表示女生Ai愿意和男生Bj做partner。最后一个0结束输入。
二分图的定义已经说明，图中存在二个独立的子集，为了区分这两个子集，可以给其中一个子集中的顶点染上红色，另一个子集中的顶点染上蓝色。具体是什么颜色并不重要，只要能区分就可以。
二分图是这样的一个图：其顶点可以划分为两个集合 X 和 Y , 任何一条边所关联的两个顶点中，恰好有一个属于集合 X , 另一个属于 Y。同一个集合内的顶点必没有边相连。如果一个图是二分图，那么它一定没有 奇环 (边为奇数的环路)，如果一个图没有 奇环 , 那么它就一定是 二分图。
中文分词是中文自然语言处理的基础，中文分词的正确率如何直接影响后续的词性标注（也有些词性标注算法不需要事先分词，但标注效果往往比先分词后标注差），实体识别、句法分析、语义分析。常用的分词方法主要有依赖词典的机械分词和序列标注方法。
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NLP 自然语言：指一种随着社会发展而自然演化的语言，即人们日常交流所使用的语言； 自然语言处理：通过技术手段，使用计算机对自然语言进行各种操作的一个学科； NLP研究的内容 词意消歧； 指代理解； 自动生成语言； 机器翻译； 人机对话系统； 文本含义识别； NLP处理 语料读入 网络 本地 分词 📷 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018-9-28 22:21 # @Author : Manu
现有分词介绍 自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一个信息时代最重要的技术之一，简单来讲，就是让计算机能够理解人类语言的一种技术。在其中，分词技术是一种比较基础的模块。对于英文等拉丁语系的语言而言，由于词之间有空格作为词边际表示，词语一般情况下都能简单且准确的提取出来。而中文日文等文字，除了标点符号之外，字之间紧密相连，没有明显的词边界，因此很难将词提取出来。 分词的意义非常大，在中文中，单字作为最基本的语义单位，虽然也有自己的意义，但表意能力较差，意义较分散，而
二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G为一个二分图。简而言之，就是顶点集V可分割为两个互不相交的子集，并且图中每条边依附的两个顶点都分属于这两个互不相交的子集，两个子集内的顶点不相邻。（简单说就是把一个图的顶点分成两个集合，且集合内的点不邻接）
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类： 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
雷神之锤3是一款九十年代非常经典的游戏，内容画面都相当不错，作者是大名鼎鼎的约翰卡马克。由于当时游戏背景原因，如果想要高效运行游戏优化必须做的非常好，否则普通人的配置性能根本不够用，在这个背景下就诞生了“快速开平方取倒数的算法”。 在早前自雷神之锤3的源码公开后，卡马克大神的代码“一战封神”，令人“匪夷所思”的 0x5f375a86 ，引领了一代传奇，源码如下：
中文分词 就是将一句话分解成一个词一个词，英文中可以用空格来做，而中文需要用一些技术来处理。 三类分词算法： 1. 基于字符串匹配： 将汉字串与词典中的词进行匹配，如果在词典中找到某个字符串，则识别出一个词。 优点，速度快，都是O(n)时间复杂度，实现简单。 缺点，对歧义和未登录词处理不好。 此类型中常用的几种分词方法有： 1. 正向最大匹配法： 假设词典中最大词条所含的汉字个数为n个，取待处理字符串的前n个字作为匹配字段。若词典中含有该词，则匹配成功，分出该词，然后从被比较字符串的n+1处开始再取n个
串匹配问题是解决许多应用（文本编辑器，数据库检索，C++模板匹配，模式识别等等）的重要技术。
对词的词性标注，词性：动词、名词、形容词等，例如：我/r爱/v北京/ns天安门/ns。其中，ns代表名词，v代表动词，ns、v 都是标注，以此类推。
小程序名字怎么都奇奇怪怪的？ 自己怎么也搜不到想要的小程序 比如下面，简直惨不忍睹，如果不是提前知道完整全名，几乎搜不出来。 于是，犀利的网友开始吐槽： 对于一个APP重度使用者来说，小程序意味着一早
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类。 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
将所有数字看作二分图的左右两部分节点，如果两个节点的和是一个素数，则在它们之间连接一条边。
在上一篇文章当中我们介绍了一个有趣的稳定婚姻问题，模拟了男男女女配对的婚恋场景，并且研究了一下让匹配更加稳定的Gale-Shapley算法。如果错过了这篇文章的同学可以从下方的传送门回顾一下婚姻稳定问题的具体内容。
眼下全量索引17G,不到1300万document花费大约25分钟的时间(Lucene 4.0)，吞吐量远远低于lucene nightly build宣称的170G/h的量。换用StandardAnalyzer,有34%的提高，比較下使用的KAnalyzer,mmseg4j1.9.2-snapshot,standardanalyzer,性能分别在1.7M/s,10M/s,20M/s这样量级。所以觉得假设分词性能有明显提高,索引速度应该会有加快。
在局域网共享软件中，匈牙利算法主要应用于解决资源分配的问题。局域网共享软件可能存在多个用户同时访问同一文件或打印机的情况，为了确保资源的公平共享，需要对资源进行分配。
文本挖掘模型结构示意图 1. 分词 分词实例： 提高人民生活水平：提高、高人、人民、民生、生活、活水、水平 分词基本方法： 最大匹配法、最大概率法分词、最短路径分词方法
匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。1955年，库恩(W.W.Kuhn)利用匈牙利数学家康尼格(D.Kőnig)的一个定理构造了这个解法，故称为匈牙利法。（百度百科） 匈牙利算法用于求二分图的最大匹配问题 时间复杂度：O(mn),实际运行时间一般小于O(mn) int n1, n2; // n1表示第一个集合中的点数，n2表示第二个集合中的点数 int h[N], e[M], ne[M], idx; // 邻接表存储所有边，匈牙利算法中只
本文为MIT Senseable City Laboratory 2018年5月23号发表于Nature杂志Addressing the minimum fleet problem in on-demand urban mobility论文的学习笔记。
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